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# Ejecute el agente de trabajo de Deadline Cloud
<a name="run-worker"></a>

Para poder ejecutar los trabajos que envíes a la lista de espera de tu granja de desarrolladores, debes ejecutar el agente de trabajo de AWS Deadline Cloud en modo desarrollador en un host de trabajo.

Durante el resto de este tutorial, realizarás AWS CLI operaciones en tu granja de desarrolladores mediante dos AWS CloudShell pestañas. En la primera pestaña, puede enviar trabajos. En la segunda pestaña, puede ejecutar el agente de trabajo.

**nota**  
Si deja la CloudShell sesión inactiva durante más de 20 minutos, se agotará el tiempo de espera y se detendrá al agente de trabajo. Para reiniciar el agente de trabajo, siga las instrucciones del siguiente procedimiento.

Antes de poder crear un agente de trabajo, debe configurar una granja, una cola y una flota de Deadline Cloud. Consulte [Cree una granja de Deadline Cloud](create-a-farm.md).

**Para ejecutar el agente de trabajo en modo desarrollador**

1. Con la granja aún abierta en la primera CloudShell pestaña, abre una segunda CloudShell pestaña y, a continuación, crea los `demoenv-persist` directorios `demoenv-logs` y.

   ```
   mkdir ~/demoenv-logs 
   mkdir ~/demoenv-persist
   ```

1. Descarga e instala los paquetes de agentes de trabajo de Deadline Cloud desde PyPI:
**nota**  
Activado Windows, es necesario que los archivos del agente estén instalados en el directorio global de paquetes de sitios de Python. Los entornos virtuales de Python no son compatibles actualmente.

   ```
   python -m pip install deadline-cloud-worker-agent
   ```

1. Para permitir que el agente de trabajo cree los directorios temporales para las tareas en ejecución, cree un directorio:

   ```
   sudo mkdir /sessions
   sudo chmod 750 /sessions
   sudo chown cloudshell-user /sessions
   ```

1. Ejecute el agente de trabajo de Deadline Cloud en modo desarrollador con `DEV_FARM_ID` las variables `DEV_CMF_ID` que haya agregado al`~/.bashrc`.

   ```
   deadline-worker-agent \
       --farm-id $DEV_FARM_ID \
       --fleet-id $DEV_CMF_ID \
       --run-jobs-as-agent-user \
       --logs-dir ~/demoenv-logs \
       --persistence-dir ~/demoenv-persist
   ```

   A medida que el agente de trabajo inicializa y, a continuación, sondea la operación de la `UpdateWorkerSchedule` API, se muestra el siguiente resultado:

   ```
   INFO    Worker Agent starting
   [2024-03-27 15:51:01,292][INFO    ] 👋 Worker Agent starting
   [2024-03-27 15:51:01,292][INFO    ] AgentInfo 
   Python Interpreter: /usr/bin/python3
   Python Version: 3.9.16 (main, Sep  8 2023, 00:00:00)  - [GCC 11.4.1 20230605 (Red Hat 11.4.1-2)]
   Platform: linux
   ...
   [2024-03-27 15:51:02,528][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params={'assignedSessions': {}, 'cancelSessionActions': {}, 'updateIntervalSeconds': 15} ...
   [2024-03-27 15:51:17,635][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
   [2024-03-27 15:51:32,756][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
   ...
   ```

1. Seleccione la primera CloudShell pestaña y, a continuación, enumere los trabajadores de la flota.

   ```
   deadline worker list --fleet-id $DEV_CMF_ID
   ```

   Se muestra un resultado como el siguiente:

   ```
   Displaying 1 of 1 workers starting at 0
   
   - workerId: worker-8c9af877c8734e89914047111f
     status: STARTED
     createdAt: 2023-12-13 20:43:06+00:00
   ```

En una configuración de producción, el agente de trabajo de Deadline Cloud requiere configurar varios usuarios y directorios de configuración como usuario administrativo en la máquina host. Puede anular esta configuración porque ejecuta los trabajos en su propia granja de desarrollo, a la que solo usted puede acceder.

## Pasos a seguir a continuación
<a name="gs-run-worker-agent-next"></a>

Ahora que hay un agente de trabajadores en los hosts de sus trabajadores, puede enviar los trabajos a sus trabajadores. Puede hacer lo siguiente:
+ [Envía con Deadline Cloud](submit-a-job.md)utilizando un sencillo paquete de trabajos de OpenJD.
+ [Envíe trabajos con adjuntos de trabajo en Deadline Cloud](run-jobs-job-attachments.md)que comparten archivos entre estaciones de trabajo que utilizan diferentes sistemas operativos.